蒂姆·米勒 人工智能解释：来自社会科学的见解。 （英语） Zbl 1478.68274号 Artif公司。智力。 267, 1-38 (2019). 摘要：随着研究人员和实践者寻求提高算法的透明度，可解释人工智能领域最近出现了复苏。这项研究的大部分内容都集中在向人类观察者明确解释决策或行为上，可以说，研究人类如何相互解释可以作为人工智能中解释的有用起点，这一点不应引起争议。然而，可以公平地说，在可解释人工智能方面的大多数工作都只使用了研究人员对“好”解释的直觉。哲学、心理学和认知科学对人们如何定义、产生、选择、评价和提出解释进行了大量有价值的研究，认为人们在解释过程中使用了某些认知偏见和社会期望。本文认为，可解释人工智能领域可以建立在现有研究的基础上，并回顾了哲学、认知心理学/科学和社会心理学等研究这些主题的相关论文。它得出了一些重要的发现，并讨论了如何将这些发现融入到可解释人工智能的工作中。 引用于1审查引用于68文件 MSC公司： 68时01分 人工智能的一般主题 关键词：解释;可解释性;可解释性;可解释人工智能;透明度 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Miller}，阿蒂夫。智力。267，1-38（2019年；Zbl 1478.68274） 全文： DOI程序 arXiv公司 参考文献： [1] Allemang，D。；Tanner，M.C。；Bylander，T。；Josephson，J.R.，假设集合的计算复杂性，（IJCAI，第87卷（1987）），1112-1117 [2] Angwin，J。；Larson，J。；马图，S。；Kirchner，L.，《机器偏差》，ProPublica（2016年5月23日） [3] Antaki，C。；Leudar，I.，《对话中的解释：走向论证模型》，《欧洲心理学杂志》。，22, 2, 181-194 (1992) [4] Arioua，A。；Croitoru，M.，《形式化解释性对话》，（可扩展不确定性管理国际会议（2015），施普林格），282-297 [5] Aronson，J.L.，《论“原因”的语法》，Synthese，22，3，414-430（1971） [6] 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